Топ-5 профессий будущего в сфере нейронных сетей

Тренд на нейронные сети растет быстрыми темпами. Появляется все больше сервисов, которым нужны услуги нейронок, и порой ими заменяют целые отделы.

Если есть желание оседлать тренд и найти свое место в мире AI, я собрал подборку топ-5 профессий, которые остро востребованы в сфере искусственного интеллекта:

1. Разработчик нейросетей.
Создает чат-ботов, системы распознавания лиц или голоса, генерации текста или изображений и т. д.
Для этой профессии нужно знать языки программирования (Python, C++, Java) и уметь работать в TensorFlow, PyTorch, знать математические основы (линейная алгебра, статистика) и методы обучения и оптимизации нейросетей.

2. Data Scientist (или Дата Сатанист).
Этот спец анализирует данные, и на их основе строятся модели и делаются прогнозы. Чаще всего data scientist использует нейронные сети для решения сложных задач: классификации, регрессии, кластеризации, рекомендательных систем и т. д.
Для этой профессии нужно уметь работать с данными (SQL, pandas), знать методы машинного обучения (scikit-learn), иметь навыки программирования (Python) и визуализации данных (matplotlib).

3. NPL — специалист по обработке естественного языка.
Это работа с текстовой информацией: анализ тональности, извлечения ключевых слов или фактов, суммаризация текста, перевод, генерация текста и т. д.
Для этой профессии нужно знать основы лингвистики, алгоритмы NLP (Word2Vec, BERT, GPT), языки программирования (Python, Java), библиотеки для работы с текстом (NLTK, spaCy).

4. CV-специалист — специалист по компьютерному зрению.
Это направление связано с работой с изображениями или видео: детекция объектов, сегментация изображений, генерация лиц или стилей.

5. ML-инженер.
Эти специалисты занимаются развертыванием и поддержкой нейросетевых решений в реальных условиях. Это может быть создание API для доступа к нейросетям, обеспечение безопасности и масштабируемости системы, мониторинг и тестирование качества работы нейросетей.

Для этой профессии нужно уметь работать с облачными сервисами (AWS, Google Cloud), контейнерами (Docker, Kubernetes), инструментами CI/CD (Jenkins, GitLab) и фреймворками для развертывания нейросетей (Flask, FastAPI).

Но если вы далеки от технической части такой профессии, не переживайте. Возможно, именно вашу профессию прокачают нейросети.

Вот тройка примеров:

1. Врачи — нейронные сети помогут распознавать опухоли на рентгеновских снимках или анализировать геномные данные пациентов.
2. Маркетологи — нейронные сети определят целевую аудиторию по данным из социальных сетей и будут генерировать креативный контент для рекламы.
3. Психологи могут использовать нейронные сети для понимания человеческой психики и оказания психологической помощи.

И таких примеров можно привести массу.

Telegram-канал экономиста Никиты Митрофанова «Китайская угроза»